KPMG의 정보 관리 및 데이터 분석 담당 이사, 아담 아스퀴니 – 인터뷰 시리즈

아담 아스퀴니는 KPMG의 정보 관리 및 데이터 분석 담당 이사입니다. 그는 에드먼튼에서 KPMG의 클라이언트를 위한 데이터와 고급 분석 프로젝트를 이끌고 있습니다. 아담은 클라이언트와 팀을 위한 최고의 결과를 도출하기 위해 고성능 팀을 구축하고 개발하는 것에 대한 열정을 가지고 있습니다. 그는 이전에 AltaML에서 고객 솔루션 부사장, 앨버타 정부에서 프로그램 매니저, 그리고 캐나다군에서 신호 장교로 일했습니다. 비전통적인 경력을 통해 AI에 입문한 아담은 크로스펑셔널 팀의 다양성과 경험을 활용하는 것을 믿습니다. 그는 또한 누구든지 성장하는 AI 커뮤니티에 합류할 수 있다고 믿습니다.

우리는 에드먼튼에서 열린 2023년 Upper Bound 컨퍼런스에서 아담과 인터뷰를 진행했습니다. 이 컨퍼런스는 Amii(Alberta Machine Intelligence Institute)가 주최했습니다.

비전통적인 경력을 가지고 계십니다. 어떻게 AI에 입문하셨는지 이야기해 주시겠습니까?

저는 캐나다군에서 신호 장교로 경력을 시작했습니다. 신호 장교들은 통신을 도와주는 IT 텔레커뮤니케이션 시스템을 담당합니다. 그래서 실제로 많은 무선 통신과 위성을 다루었습니다. 데이터도 일부 포함되어 있었습니다. 하지만 초기에는 주로 핵심 인프라 기술에 집중했습니다. 저는 대학에서 화학 공학을 공부했습니다. 저의 호기심과 배우려는 열망으로 기술에 입문했습니다. 그곳에서 시작하여 기술을 습득하고 자기 개발을 중요하게 생각했습니다.

군에서 14년 동안 다양한 신호 관련 업무를 수행했습니다. 기지에서 IT와 텔레커뮤니케이션 서비스를 지원하는 것부터 야외에서 본부를 설정하고 전선 단위와 통신을 지원하는 것까지, 국내 작전에서 홍수와 산불과 같은 상황을 지원하는 것까지 다양한 경험을 했습니다. 이후 앨버타 省 정부로 이동하여 교차 정부 기술 이니셔티브를 담당했습니다. 당시에 정부는 중앙집중식 IT를 도입하고 있었고, 저는 다양한 정부 부처와 함께 서비스를 통합하고 중앙화하는 작업을 수행했습니다. 또한 투자 관리에 대한 작업도 수행했습니다. 그 과정에서 일부 조직이 데이터와 분석을 활용하는 것을 목격했습니다.

그것이 저의 호기심을 자극했습니다. 항상 배우려는 열망을 가지고 있었기 때문에, 저는 그 분야에 대해 더 배우기 위해 프로젝트에 참여하거나 자기 공부를 했습니다. 저는 Coursera와 같은 교육 플랫폼을 통해 학습했습니다. 또한 관련된 벤더와 플랫폼에 대해 조사했습니다. 데이터와 분석에 대한 관심이 점점 더 깊어졌고, 자연스럽게 그 분야에 더 깊이涉足하게 되었습니다.

Coursera 외에 추천할 만한 팟캐스트나 책이 있으십니까?

저는 LinkedIn에서 다양한 사람들을 팔로우하고 있습니다. Emerj의 Dan Faggella가 대표적인 사람입니다. 그는 많은 리더십을 발휘하고 있습니다. 저는 또한 HBR, Forbes와 같은 메인스트림 미디어를 팔로우합니다. SAP에서 일하는 Andreas Welch라는 연락처도 있습니다. 그는 AI와 AI 채택에 관한 많은 콘텐츠를发布합니다. 팟캐스트도 몇 개 듣고 있습니다.最近 읽은 좋은 책은 Doug Laney의 Infonomics입니다. 그는 이전에 Gartner와 MIT에서 일했습니다. 이 책은 데이터의 монет화 프레임워크를 설명하는 매우 좋은 책입니다. 저는 가능한 한 많은 것을 흡수하려고 노력합니다.

군 경험이 현재의 역할에 어떻게 도움이 되셨나요?

군 경력은 여러 가지 방면에서 도움이 되었습니다. 군에서 습득한 핵심적인 스킬 세트, 즉 구조화된 계획 접근 방식은 매우 유용합니다. 시간 관리와 우선순위 설정도 중요합니다. 군 환경에서는 정보를 빠르게 처리하고 중요하지 않은 것과 중요한 것을 구분하는 능력이 필요합니다. 빠르게 변화하는 기술 환경인 AI에서 이러한 스킬이 매우 유용합니다.

또한 리더십과 팀워크에 대한 경험도 중요합니다. 대규모 조직에서 일할 때, 팀을 조직하고 재조직하여 임무를 수행하기 위해 최고의 팀을 구성하는 것이 중요합니다. 군에서 받은 훈련에서 강조되는 리더십, 의사소통, 팀워크 스킬은 매우 중요합니다.

AltaML의 고객 솔루션 부사장으로 2년 이상 일했습니다. AltaML이 무엇인지, 어떤 프로젝트를 수행했는지 이야기해 주시겠습니까?

AltaML은 응용 인공지능 및 머신러닝 회사입니다. 앨버타에 본사를 두고 에드먼튼, 캘거리, 토론토에 사무실이 있습니다. 이 회사는 다른 비즈니스와 협력하여 핵심으로 AI를 가진 소프트웨어 솔루션과 제품을 개발합니다. 저는 서비스 부문에서 일했습니다. 우리는石油 및 가스 회사, 금융 기관 등 다양한 산업 분야의 기업과 협력했습니다. 저는 비즈니스 문제를 정의하고, 데이터를 모으고, AI 모델을 구축하고, 배포하고, 변화 관리를 수행하는 것을 도왔습니다. 이러한 솔루션을 구현하여 비즈니스 문제를 해결하는 것을 지원했습니다.

제 역할은 고객 솔루션 부사장이었는데, 프로젝트를 관리하고, 클라이언트와의 관계를 관리하는 것을 담당했습니다. AltaML에서 일한 2년 반 동안 수십 개의 AI 프로젝트에 참여했습니다. 가장 좋아하는 프로젝트 중 하나는 산불 예측 프로젝트였습니다. 앨버타 주지사와 협력하여 특정 지역에서 산불이 발생할 가능성을 예측하는 것을 목표로 했습니다. 이 프로젝트는 매우 흥미로웠고, 자원 할당을 최적화하는 데 도움이 될 수 있었습니다.

현재 KPMG의 정보 관리 및 데이터 분석 담당 이사로 일하고 계십니다. 이 역할은 정확히 무엇입니까?

저는 비즈니스와 함께 문제를 해결하는 여정에 대한 안내를 제공하는 역할을 합니다. 데이터 전략, 데이터 조직, 보고 및 분석, AI 및 ML을 포함한 데이터 및 분석 기능의 더广い 집합을 다룹니다. 이전 역할보다 더广い 역할이지만, 매우 흥미롭습니다. 이는 저의 학습과 자기 개발에 대한 열정을 더욱 부추깁니다.

이사로서, 저는 클라이언트의 고위幹部와 함께 작업하여 여정에 대한 안내와 준비를 지원합니다. 또한 내부적으로 프로젝트 팀을 이끌고, 프로젝트의 우선순위를 설정하고, 다른 팀의 작업을 조정하는 역할을 합니다.

최근 Calgary Herald와의 인터뷰에서 앨버타에서 AI 채택이 상당히 진행되고 있다고 언급하셨습니다. 어떤 산업에서 이러한 채택을 가장 많이 보시나요?

앨버타의 다양한 산업에서 AI 채택을 보이고 있습니다. 에너지 산업에서 많은 사례를 보았습니다. 예를 들어, 조직이 인공 지능을 사용하여 파이프라인의 유지 보수와 안전 점검을 최적화하는 경우를 봤습니다. 또한 공급망에서 AI를 사용하여 데이터를 조직하고 구조화하여 분석할 수 있도록 하는 경우도 있습니다. 금융 서비스에서 개인화된 경험을 제공하고, 고객에게 최적의 조언과 맞춤형 솔루션을 제공하는 데에도 AI를 사용하고 있습니다.

안전도 중요한 분야입니다. 이미지 처리 또는 언어 모델을 사용하여 안전 관련 정보를 찾는 경우를 봤습니다. 보험에서도 청구 처리를 자동화하는 데 AI를 사용하고 있습니다. 또한 산림과 자연 자원 관리에서 위성 이미지를 사용하여 토지 변경을 감지하는 경우도 있습니다.

이러한 산업에서 AI 채택이 진행되고 있으며, 대부분의 조직이 이러한 기술을 채택하지 않으면競爭劣势에 빠질 수 있다는 것을 인식하고 있습니다.

생성형 AI에 대한您的 견해는 어떻습니까? 이 기술이 미래를 어떻게変화시킬 것으로 보십니까?

저는 매우 흥미롭게 생각합니다. 하지만 생성형 AI에 대한 제어와 규제가 중요하다고 생각합니다. 이 기술은 비즈니스에서 큰 생산성과 효율성을 verbess할 수 있습니다. 예를 들어, Microsoft (MSFT ) 의 Copilot 도구가 곧 발표될 예정입니다. 이 도구는 Microsoft Office 애플리케이션에 통합될 것입니다. 이러한 기술이 주류 비즈니스 애플리케이션에 통합됨에 따라, 비즈니스들은 이러한 기술을 채택하고, 제어하고,監視하는 방법에 대해 생각해야 할 것입니다.

저는 또한 이러한 기술이 주류 비즈니스 애플리케이션에 통합됨으로써, 책임있는 AI에 대한 논의를 앞으로 더욱推進시킬 것으로 기대합니다. 이는 조직이 AI 솔루션을 구축하고, 위험을 관리하고, 출력을 신뢰할 수 있도록 하는데 도움이 될 것입니다.

책임있는 AI와 AI 편향을 줄이는 것이 중요하다고 생각합니다. 왜 vậy입니까?

저는絕對적으로 동의합니다. 책임있는 AI는 여러 가지 이유로 중요합니다. 첫째, 대부분의 시스템을 구축하는 사람들이 자랑스럽게 생각하고, 시스템에 편향이 없도록 하고 싶어합니다. 둘째, 법적 문제가 있습니다. 이미 일부 조직이 편향된 AI로 인해 법적 도전을 받았습니다. 예를 들어, 아마존의 AI 도구가 여성에 대한 편향을 가지고 있었습니다. 이러한 문제는 이미 발생했습니다.

또한, 조직의 평판에 대한 위험도 있습니다. 만약 조직이 이러한 문제를 잘못 다루면, 큰 영향을 받을 수 있습니다. 따라서, 책임있는 AI에 대한焦點을 두는 것이 중요합니다.

크로스펑셔널 팀의 다양성과 경험을 활용하는 것이 중요하다고 생각합니다. 왜 vậy입니까?

현재 해결하고 있는 문제는 매우 복잡합니다. 비즈니스 관점, 데이터 관점에서 모두 그렇습니다. 한 사람이나 한 역할만으로는 이러한 문제를 모두 해결할 수 없습니다. 다양한 관점과 스킬을 가진 크로스펑셔널 팀을 갖는 것이 중요합니다. 또한, 이러한 팀의 다양성이 최종 사용자에게 도움이 될 수 있습니다. 최종 사용자는 다양한 그룹으로 구성되어 있기 때문입니다.

또한, 다양한 관점을 가진 팀은 더好的 대화를 할 수 있고, 더好的 질문을 할 수 있습니다. 이는 문제를 해결하고, 최상의 결과를 얻는 데 도움이 됩니다.

앞으로 AI에서 가장 큰ブレイク스루가 무엇일 것으로 생각하십니까?

생성형 AI를 포함한 기술이 주류 비즈니스 애플리케이션에 통합되는 것이 큰ブレイ크스루가 될 것입니다. 이는 이러한 기술을 채택하는 데 더 많은 조직을鼓励할 것입니다. 또한, 이러한 기술의 제한과 가능성을 더 잘 이해할 수 있을 것입니다.

저는 또한, 책임있는 AI에 대한 규제 정책이 앞으로 ブレイクス루가 될 것으로 기대합니다. 이는 조직이 이러한 기술을 채택하고, 제어하고,監視하는 방법에 대한 가이드라인을 제공할 것입니다.

법과 규제는 시간이 걸리지만, 비즈니스들은 이러한 기술을 채택하고, 제어하는 방법에 대해 생각해야 합니다. 이는 이미 일부 비즈니스에서 진행되고 있습니다.

감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 KPMG를 방문하십시오.